[发明专利]障碍物运动轨迹预测方法、系统、设备及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种障碍物运动轨迹预测方法，其特征在于，包括：

获取目标障碍物在连续多个时刻所对应的跟踪点位置数据，并对所述跟踪点位置数据进行过滤；

选择函数模型，采用随机采样一致性算法根据过滤后的跟踪点位置数据求解所述函数模型中参数的初始值；

根据所述函数模型构建最小二乘问题，并采用梯度下降算法结合所述参数的初始值求解所述最小二乘问题，以获取优化后的模型参数；

将优化后的模型参数代入所述函数模型得到优化后的函数，并根据所述优化后的函数计算所述目标障碍物下一时刻的预测位置。

2.如权利要求1所述的障碍物运动轨迹预测方法，其特征在于，所述采用随机采样一致性算法根据过滤后的跟踪点位置数据求解所述函数模型中参数的初始值包括：

从过滤后的跟踪点位置数据中随机选择一组局内跟踪点位置数据，根据所述局内跟踪点位置数据求解所述函数模型对应的函数；

用求解出的函数去测试其他跟踪点位置数据，获取所述求解出的函数的假设局内点；其中，若某个跟踪点位置适用所述函数，则该跟踪点位置为所述函数的假设局内点；

判断所述求解出的函数的假设局内点的个数是否达到第一预设阈值；

若所述求解出的函数的假设局内点的个数达到第一预设阈值，则用所述求解出的函数的所有假设的局内点重新求解所述函数模型对应的函数；

返回到用求解出的函数去测试其他跟踪点位置数据，获取所述求解出的函数的假设局内点的步骤重复执行上述流程，直至求解出的函数的假设局内点的个数达到第二预设阈值。

3.如权利要求2所述的障碍物运动轨迹预测方法，其特征在于，所述判断所述求解出的函数的假设内点的个数是否达到第一预设阈值之后还包括：

若所述求解出的函数的假设局内点的个数未达到所述第一预设阈值，则放弃所述函数模型，并返回到所述从过滤后的跟踪点位置数据中随机选择一组局内跟踪点位置数据，根据所述局内跟踪点位置数据求解所述函数模型的步骤。

4.如权利要求1所述的障碍物运动轨迹预测方法，其特征在于，所述采用梯度下降算法结合所述参数的初始值求解所述最小二乘问题，以获取优化后的模型参数包括：

采用最速下降法、牛顿法、高斯牛顿法或者列文伯格-马夸尔特方法中的任一种算法结合所述参数的初始值求解所述最小二乘问题，以获取优化后的模型参数。

5.一种障碍物运动轨迹预测系统，其特征在于，包括：

跟踪点过滤单元，用于获取目标障碍物在连续多个时刻所对应的跟踪点位置数据，并对所述跟踪点位置数据进行过滤；

模型参数估算单元，用于选择函数模型，采用随机采样一致性算法根据过滤后的跟踪点位置数据求解所述函数模型中参数的初始值；

模型参数优化单元，用于根据所述函数模型构建最小二乘问题，并采用梯度下降算法结合所述参数的初始值求解所述最小二乘问题，以获取优化后的模型参数；

位置预测单元，用于将优化后的模型参数代入所述函数模型得到优化后的函数，并根据所述优化后的函数计算所述目标障碍物下一时刻的预测位置。

6.如权利要求5所述的障碍物运动轨迹预测系统，其特征在于，所述模型参数估算单元具体用于：

从过滤后的跟踪点位置数据中随机选择一组局内跟踪点位置数据，根据所述局内跟踪点位置数据求解所述函数模型对应的函数；

用求解出的函数去测试其他跟踪点位置数据，获取所述求解出的函数的假设局内点；其中，若某个跟踪点位置适用所述函数模型，则该跟踪点位置为所述函数的假设局内点；

判断所述求解出的函数的假设局内点的个数是否达到第一预设阈值；

若所述求解出的函数的假设局内点的个数达到第一预设阈值，则用所述求解出的函数的所有假设的局内点重新求解所述函数模型对应的函数；

返回到用求解出的函数去测试其他跟踪点位置数据，获取所述求解出的函数的假设局内点的步骤重复执行上述流程，直至求解出的函数的假设局内点的个数达到第二预设阈值。